阿里巴巴团队发布了GUI-Owl智能助手，这是一个能够像人类一样操作电脑和手机界面的AI系统。该系统通过自进化数据生产、多样化能力构建和强化学习训练，在多项测试中超越现有模型，配合Mobile-Agent-v3多智能体框架可达到73.3%的任务成功率，为GUI自动化领域带来重大突破。

对微软来说，首要之事是针对不同行业遇到的挑战和问题，与合作伙伴共同推出相应的解决方案。在这个过程中，微软一手握着技术，一手开放资源，正在打造一个与客户和合作伙伴三方共赢的生态。

超过1.8万Spotify用户加入名为"Unwrapped"的集体组织，通过去中心化数据平台Vana将个人听歌数据打包出售给AI开发者。该组织已将1万用户的艺术家偏好数据以5.5万美元价格售出，用于构建新型流媒体数据分析工具。Spotify对此发出警告，称该行为违反开发者政策和商标权，禁止将平台数据用于机器学习模型构建。但Unwrapped团队坚持用户拥有控制和变现个人数据的权利，双方就数据所有权展开争议。

清华大学研究团队开发的ASearcher系统通过全异步强化学习突破了AI搜索智能体的轮次限制，实现了超过40轮工具调用和15万字符生成的长视野搜索能力。该系统不仅设计了智能数据合成方法生成高质量训练样本，还在多个标准测试中显著超越现有开源方案，为AI搜索智能的发展提供了重要技术突破和开源贡献。

Break The Bias.

从最近针对AI技术发展与影响进行的调查、研究、预测以及其他量化评估结果来看，消费者对于数据隐私、AI给工作带来的影响以及AI优先层面的竞争，普遍抱有困惑且矛盾的态度。

无论是在高速互连中协同工作的高性能AMD EPYC CPU和Radeon Instinct GPU，还是AMD开放的生态系统支持的开源AMD ROCm异构计算软件，都为HPC用户带来了足够靓眼的成绩。

所谓的“51%攻击”早已成为一种众所周知的高危加密货币攻击向量。

除了医疗领域，人工智能的创新无处不在，Gartner的数据显示，未来几年人工智能的发展将进一步加速，到2020年人工智能和机器学习将成为超过30％的CIO的五大投资重点之一。

SeedVR2是南洋理工大学与字节跳动团队共同研发的一步视频修复模型，通过扩散对抗式后训练实现高效视频增强。该模型突破了传统扩散模型需要多步采样的限制，引入自适应窗口注意力机制和特征匹配损失，成功在单步内实现高质量视频修复。实验表明，SeedVR2能以4倍速度提升达到甚至超越多步方法的效果，特别在处理真实世界高分辨率视频时表现优异。

4月22日，2024世界智能产业博览会推介会（天津站）暨WIE-Link生态共建伙伴计划发布在天津顺利召开。

PA 2.0到底如何更高效地赋能业务?北森通过几个场景案例,分别展示了五个维度的解决方案能力。

北京交通大学等机构联合开发出首个多图像视觉定位AI模型Migician，能像人类一样在多张图片中精确定位目标物体。该模型平均准确率达63.82%，比同类AI高出25个百分点，在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域具有广泛应用前景。研究团队构建了63万样本数据库和全面测试平台，并将所有资源开源，为多模态AI发展开辟新方向。

一睹Vive Sync虚拟会议空间的真实体验。

上海人工智能实验室等机构联合发布VisuLogic基准测试，专门评估AI的纯视觉推理能力。测试包含1000道人工验证题目，涵盖数量、空间、位置等六类推理任务。结果显示，包括GPT-4o在内的顶级AI模型准确率仅26-28%，远低于人类51.4%的表现，揭示了当前AI在视觉逻辑推理方面的严重不足。研究通过强化学习训练实现了显著提升。

目前TDSQL 可以提供公有云、专有云两种部署方案，可以分配基于MySQL协议的CDB（关系型数据库）实例、DCDB（分布式数据库）实例、ADB（分析型数据库）实例。我们选择了一部分针对金融交易类业务场景的优化，看看金融交易类业务特点。

清华大学团队开发出RLPR框架，让AI无需外部验证器就能自我评估推理质量。通过观察模型生成正确答案时的概率分布，AI学会了自我反思和改进。该方法在七个测试基准上显著提升了AI的推理能力，甚至超越了使用专门训练验证器的方法，为AI发展开辟了新道路。

由蒙纳士大学和AWS AI实验室联合开发的CTF-DOJO是全球首个网络安全AI训练环境，包含658个真实CTF挑战。通过创新的CTF-FORGE自动化系统，仅用486个高质量训练样本就让AI在三大权威测试平台上取得显著提升，32B模型达到31.9%成功率，媲美顶级商业系统，为开源AI安全研究开辟新路径。

数智化时代，企业主数据如同“新石油”，是驱动企业运营和决策的核心动力。用友 BIP 企业画像主数据服务运用大数据处理和分析技术，帮助企业快速甄别目标企业全貌画像信息，降低经营风险，助力企业决策，为企业提供更便捷、高效的服务。

陕西科技大学可以采用按需使用，按用量付费的方式来使用IT资源，而无需像传统本地虚拟化环境那样事先采购软硬件，并对容量做出规划。